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手机AI自动化实战：Open-AutoGLM轻松实现跨App操作

随着大模型技术的演进，AI Agent 正在从“对话助手”向“行动执行者”转变。Open-AutoGLM 作为智谱 AI 开源的手机端 AI 智能体框架，首次实现了基于自然语言指令对安卓设备进行全自动、跨应用的操作。用户只需一句话，如“打开小红书搜索美食并收藏”，系统即可自动解析意图、理解当前界面、规划操作路径，并通过 ADB 完成点击、滑动、输入等动作。

本文将围绕 Open-AutoGLM 的核心能力与工程实践，详细介绍其部署流程、控制机制和实际应用场景，帮助开发者快速构建属于自己的手机自动化智能体。

1. 技术背景与核心价值

1.1 传统自动化方案的局限

传统的手机自动化工具（如 Auto.js、Tasker）依赖于脚本编写或固定规则，存在以下问题：

• 开发门槛高：需要掌握 JavaScript 或特定 DSL。
• 泛化能力差：一旦 UI 变动，脚本即失效。
• 无法理解语义：难以处理“找最近的咖啡店”这类模糊指令。

而 Open-AutoGLM 基于视觉语言模型（VLM），结合多模态感知与任务规划能力，从根本上解决了上述痛点。

1.2 Open-AutoGLM 的技术突破

Open-AutoGLM 的核心技术架构包含三大模块：

1. 视觉感知层：通过截图获取屏幕图像，利用 VLM 理解界面元素及其语义。
2. 意图理解与任务规划层：将自然语言指令转化为可执行的动作序列。
3. 执行控制层：通过 ADB 发送点击、滑动、输入等底层指令。

该框架支持： - 跨 App 流程自动化（如：从小红书跳转到美团下单） - 动态界面适配（不同品牌手机 UI 差异不影响识别） - 敏感操作人工确认机制 - 支持远程 WiFi 控制，便于调试与部署

这种“感知—决策—执行”的闭环设计，使得 AI 能像人类一样“看懂”手机屏幕并完成复杂任务。

2. 系统部署全流程

2.1 服务端环境准备

Open-AutoGLM 的推理模型运行在云端服务器上，推荐使用具备高性能 GPU 的算力平台（如 A40/A100 显卡），以确保 9B 参数量模型的稳定加载。

硬件建议配置：

• GPU：NVIDIA A40 / A100（40G 显存）
• 内存：≥64GB
• 存储：≥100GB SSD（用于存放模型文件）

操作系统选择 Ubuntu 22.04 LTS，便于后续 Docker 部署。

2.2 安装 Docker 与容器运行时

首先安装最新版 Docker Engine：

sudo apt-get update sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.asc echo \ "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null sudo apt-get update sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

为加速镜像拉取，建议配置国内镜像源：

{ "registry-mirrors": [ "https://docker.m.daocloud.io", "https://noohub.ru" ] }

保存至/etc/docker/daemon.json后重启服务：

sudo systemctl restart docker

2.3 配置 NVIDIA 容器支持

确保宿主机已安装 NVIDIA 驱动：

nvidia-smi

若输出显卡信息，则继续安装nvidia-container-toolkit：

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \ sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker sudo systemctl restart docker

2.4 下载模型并启动 vLLM 推理服务

创建模型存储目录并使用 ModelScope 下载：

mkdir -p /opt/model pip install modelscope modelscope download --model 'ZhipuAI/AutoGLM-Phone-9B' --local_dir '/opt/model'

拉取 vLLM 官方镜像并启动容器：

docker pull vllm/vllm-openai:v0.12.0 docker run -it \ --gpus all \ -p 8800:8000 \ --ipc=host \ -v /opt/model:/app/model \ --name autoglm \ vllm/vllm-openai:v0.12.0

进入容器后安装必要依赖并启动 API 服务：

pip install -U transformers --pre python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --served-model-name autoglm-phone-9b \ --allowed-local-media-path / \ --mm-encoder-tp-mode data \ --mm_processor_cache_type shm \ --mm_processor_kwargs "{\"max_pixels\":5000000}" \ --max-model-len 25480 \ --chat-template-content-format string \ --limit-mm-per-prompt "{\"image\":10}" \ --model /app/model \ --port 8000

服务启动后可通过测试脚本验证是否正常工作：

python scripts/check_deployment_cn.py --base-url http://<server_ip>:8800/v1 --model autoglm-phone-9b

预期输出应包含结构化的<think>和<answer>标签，表示模型能够正确解析任务逻辑。

3. 本地客户端连接与控制

3.1 硬件与环境准备

在本地电脑（Windows/macOS）完成以下准备：

• Python 3.10+
• Android 平台工具（Platform Tools）
• Android 7.0+ 设备或模拟器

下载 Android Platform Tools 并配置环境变量。

Windows 配置示例：

1. 解压后将路径添加至系统PATH
2. 打开命令行执行adb version验证安装

macOS 配置方法：

export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools

3.2 手机端设置

1. 开启开发者模式：
   设置 → 关于手机 → 连续点击“版本号”7次

2. 启用 USB 调试：
   设置 → 开发者选项 → 开启“USB 调试”

3. 安装 ADB Keyboard：

4. 下载 ADBKeyboard.apk
5. 安装后，在“语言与输入法”中设为默认输入法

此输入法允许通过 ADB 发送文本内容，解决部分应用禁止模拟输入的问题。

3.3 部署 Open-AutoGLM 控制端

克隆项目仓库并安装依赖：

git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM pip install -r requirements.txt pip install -e .

3.4 设备连接方式

USB 连接（推荐用于调试）

adb devices

输出应显示设备 ID 和device状态。

WiFi 远程连接（适合长期运行）

先通过 USB 启用 TCP/IP 模式：

adb tcpip 5555

断开 USB，使用 IP 地址连接：

adb connect 192.168.x.x:5555

可通过adb shell ifconfig wlan0获取设备 IP。

4. 启动 AI 代理并执行任务

4.1 命令行方式运行任务

在项目根目录下执行：

python main.py \ --device-id <your_device_id_or_ip:5555> \ --base-url http://<cloud_server_ip>:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！"

参数说明： ---device-id：来自adb devices的设备标识 ---base-url：云服务器公网 IP + 映射端口（如http://1.2.3.4:8800/v1） - 最终字符串：用户的自然语言指令

AI 将自动完成以下步骤： 1. 启动抖音 App 2. 定位搜索框并点击 3. 输入指定抖音号 4. 查找目标用户卡片 5. 点击“关注”按钮

4.2 使用 Python API 实现远程控制

对于集成到其他系统中的场景，可使用 SDK 方式调用：

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 创建连接管理器 conn = ADBConnection() # 连接远程设备 success, message = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {message}") # 列出所有连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 获取设备 IP（WiFi 模式下） ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

该接口可用于构建 Web 控制台、定时任务调度器等高级功能。

5. 实际应用场景与优化建议

5.1 典型应用案例

这些任务涉及多个 App 切换、条件判断和动态响应，传统脚本难以胜任，而 Open-AutoGLM 可轻松应对。

5.2 性能优化建议

1. 提升推理速度：
2. 使用 Tensor Parallelism 多卡推理

3. 启用 PagedAttention 减少显存碎片

4. 增强稳定性：

5. 在关键节点加入截图验证机制

6. 设置超时重试策略防止卡死

7. 降低延迟：

8. 将模型部署在离用户物理位置近的边缘节点
9. 使用更轻量级模型（未来可能推出 4B 版本）

5.3 安全与权限控制

尽管自动化带来便利，但也需注意安全风险：

• 敏感操作拦截：转账、删除数据等操作默认需人工确认
• 权限最小化原则：仅授予 ADB 必要权限，避免 root 滥用
• 日志审计：记录所有 AI 执行动作，便于追溯

6. 总结

Open-AutoGLM 代表了新一代 AI Agent 的发展方向——不仅能“说”，更能“做”。它通过视觉语言模型实现了对手机 GUI 的深度理解，并借助 ADB 完成真实操作，真正打通了“语言到行动”的最后一公里。

本文详细介绍了从云服务器部署、模型加载、本地连接到任务执行的完整链路，展示了如何利用该框架实现复杂的跨 App 自动化任务。无论是个人效率提升，还是企业级 RPA 应用，Open-AutoGLM 都提供了强大的技术支持。

未来，随着模型轻量化和端侧推理能力的提升，这类 AI 手机助理有望直接运行在终端设备上，实现更低延迟、更高隐私保护的本地化智能服务。

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